衰老与年龄相关疾病连续体中的低维认知空间数据集
主题标签：阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、认知网络耦合、脑网络连接、临床量表、认知复合z分数、PCA成分。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病
基本信息
资源简介
衰老与年龄相关疾病连续体中的低维认知空间数据集
该数据集英文名为“A low-dimensional cognitive space in the continuum of aging and age-related diseases”，由Lorenzo Pini发布，机构为Mendeley，发布时间为2022年，来源站为doi.org，本站分类归入神经系统疾病/阿尔茨海默病。数据集面向衰老与年龄相关疾病连续谱中的低维认知空间研究，收录了受试者的诊断信息、脑网络连接指标、多项临床量表评分以及认知数据。认知数据以复合z分数和主成分分析成分两种形式呈现，覆盖记忆、执行、视空间、语言和情绪识别等维度。数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可，便于在署名前提下进行共享与再利用。整体而言，该数据集为探索阿尔茨海默病与额颞叶痴呆等疾病中认知与脑网络耦合关系提供了结构化的多维度观测材料。
【数据集背景】
该数据集服务于题为“A low dimensional cognitive-network coupling space in Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia”的研究论文，主题聚焦于衰老与年龄相关疾病连续谱中的低维认知空间。研究关注阿尔茨海默病与额颞叶痴呆背景下认知表现与脑网络连接之间的耦合关系，试图在降维空间中刻画认知与网络的联合结构。数据集的主题标签包括阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、认知网络耦合、脑网络连接、临床量表、认知复合z分数和PCA成分，本站将其归类为神经系统疾病/阿尔茨海默病。数据集于2022年发布，作者为Lorenzo Pini，机构为Mendeley。
【数据内容】
数据集以Excel表格形式报告每位受试者的多项信息。诊断信息以Diax字段记录。网络连接指标涵盖四个网络：背侧注意网络（DorsalAttention）、腹侧注意网络（VentralAttention）、额顶网络（Frontoparietal）和默认模式网络（DefaultMode）。临床量表包括日常生活活动能力量表（IADL）、神经精神症状量表（NPI）、额叶行为量表（FBI）以及临床痴呆评定量表-总和框（CDRSUMBOX）。认知数据以两种方式报告：一是复合z分数，包括记忆（COMP_MEMORY）、执行（COMP_EXECUTIVE）、视空间（COMP_VISUOSPATIAL）、语言（COMP_LANGUAGE）和情绪识别（COMP_EMOTION）；二是主成分分析成分，即cogPC1、cogPC2和cogPC3。上述内容共同构成受试者层面的诊断、网络、临床与认知多维数据表。
【采集与来源】
数据集来源站为doi.org，发布机构为Mendeley，作者为Lorenzo Pini，发布时间为2022年。源站描述说明该数据集为上述论文提供认知与网络数据，数据以Excel形式按受试者逐行报告。关于受试者招募地点、样本量、采集设备与扫描参数、量表施测流程等具体采集细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕阿尔茨海默病与额颞叶痴呆的认知—网络耦合分析，例如考察默认模式网络、额顶网络及注意网络连接与记忆、执行、语言、视空间、情绪识别等认知复合分数之间的关联；也可用于在cogPC1、cogPC2、cogPC3所构成的低维认知空间中分析受试者分布，并结合诊断信息与IADL、NPI、FBI、CDRSUMBOX等临床量表开展多维表征研究。其结构化表格形式便于进行统计建模、降维分析与跨指标关联探索。
【使用方法】
使用者可按受试者行读取Excel表格，将诊断字段作为分组或标签变量，将四个网络连接指标、五项临床量表评分、五个认知复合z分数以及三个PCA成分作为分析变量。常见做法包括：以认知复合分数或PCA成分作为结果变量，以网络连接为预测变量进行关联或回归分析；或联合临床量表与认知、网络指标进行多变量降维与聚类探索。使用时应遵循署名要求，并在分析中明确区分复合z分数与PCA成分两类认知表征。具体分析流程与预处理步骤源站未提供。
【质量与限制】
数据集以Excel表格按受试者报告诊断、网络连接、临床量表与认知数据，认知数据同时提供复合z分数与PCA成分。关于样本量、缺失值情况、数据清洗与质量控制流程、量表信效度、扫描质量指标以及外部验证结果，源站未提供。由于数据集聚焦于阿尔茨海默病与额颞叶痴呆及衰老连续谱，其适用范围应结合具体研究问题判断；跨人群推广时需谨慎。源站未提供其他限制说明。
【引用与许可】
数据集作者为Lorenzo Pini，发布机构为Mendeley，发布时间为2022年，来源站为doi.org。许可为Creative Commons Attribution 4.0 International，允许在署名前提下共享与再利用。使用时应按该许可要求进行署名，并引用对应论文“A low dimensional cognitive-network coupling space in Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia”。具体引用格式与DOI信息源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.17632/s3t9mptvh8
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 46.1 KB。
数据说明
论文《阿尔茨海默病与额颞叶痴呆中的低维认知-网络耦合空间》的认知与网络数据。该数据集包含一个Excel数据文件，报告了每位受试者的诊断（Diax）、网络连接（背侧注意网络、腹侧注意网络、额顶叶网络、默认模式网络）、临床量表（IADL量表、神经精神症状量表（NPI）、额叶行为量表（FBI）、临床痴呆评定量表-总分（CDRSUMBOX））以及认知数据。认知数据以复合z分数（记忆：COMP_MEMORY；执行功能：COMP_EXECUTIVE；视空间：COMP_VISUOSPATIAL；语言：COMP_LANGUAGE；情绪识别：COMP_EMOTION）和PCA成分（cogPC1、cogPC2、cogPC3）形式报告。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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